加群聯系作者vx：xiaoda0423
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一、user?表（用戶表）
sql
復制編輯
create table?if?not exists user
(id ? ? ? ? ? bigint auto_increment comment?'id'?primary key,userAccount ?varchar(256) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? not null comment?'賬號',userPassword varchar(512) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? not null comment?'密碼',userName ? ? varchar(256) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'用戶昵稱',userAvatar ? varchar(1024) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?null comment?'用戶頭像',userProfile ?varchar(512) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'用戶簡介',userRole ? ? varchar(256) default?'user'? ? ? ? ? ? not null comment?'用戶角色：user/admin/ban',createTime ? datetime ? ? default CURRENT_TIMESTAMP not null comment?'創建時間',updateTime ? datetime ? ? default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment?'更新時間',isDelete ? ? tinyint ? ? ?default 0 ? ? ? ? ? ? ? ? not null comment?'是否刪除',index idx_userAccount (userAccount)
) comment?'用戶'?collate = utf8mb4_unicode_ci;列名 | 類型 | 約束 / 默認值 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | bigint | auto_increment，主鍵 | 自增唯一 ID |
userAccount | varchar(256) | NOT NULL | 登錄賬號（如手機號、郵箱或自定義賬號） |
userPassword | varchar(512) | NOT NULL | 存儲密碼（建議儲存 bcrypt 等加密后的結果） |
userName | varchar(256) | NULL | 用戶昵稱 |
userAvatar | varchar(1024) | NULL | 用戶頭像 URL |
userProfile | varchar(512) | NULL | 個人簡介 |
userRole | varchar(256) | NOT NULL DEFAULT 'user' | 角色： |
createTime | datetime | NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP | 記錄創建時間 |
updateTime | datetime | NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP | 最后更新時間 |
isDelete | tinyint | NOT NULL DEFAULT 0 | 軟刪除標志： |
| 索引 | idx_userAccount(userAccount) | 登錄查詢或唯一校驗可加唯一索引 | |
| 表注釋 | collate = utf8mb4_unicode_ci | 支持 4 字節 UTF-8（表情等） |
二、chat?表（圖表/會話信息表）
sql
復制編輯
create table?if?not exists chat
(id ? ? ? ? ? bigint auto_increment comment?'id'?primary key,goal ? ? ? ? text ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'分析目標',`name` ? ? ? varchar(128) ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'圖表名稱',chartData ? ?text ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'圖表數據',chartType ? ?varchar(128) ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'圖表類型',userId ? ? ? bigint ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'用戶id',genChart ? ? text ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'生成的圖表',genResult ? ?text ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? null comment?'生成的數據',status ? ? ? varchar(128) ? ?not null ?default?'wait'?comment?'wait,running,succeed,failed',execMessage ?text ? ? ? ? ? ?null comment?'執行信息',createTime ? datetime ? ? default CURRENT_TIMESTAMP not null comment?'創建時間',updateTime ? datetime ? ? default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment?'更新時間',isDelete ? ? tinyint ? ? ?default 0 ? ? ? ? ? ? ? ? not null comment?'是否刪除'
) comment?'圖表信息表'?collate = utf8mb4_unicode_ci;列名 | 類型 | 約束 / 默認值 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | bigint | auto_increment，主鍵 | 自增唯一 ID |
goal | text | NULL | 分析目標，通常是用戶輸入的需求文本 |
name | varchar(128) | NULL | 圖表/會話名稱 |
chartData | text | NULL | 輸入的原始圖表數據（JSON 等） |
chartType | varchar(128) | NULL | 圖表類型，如? |
userId | bigint | NULL | 關聯? |
genChart | text | NULL | AI 或后端生成的圖表（如圖表配置 JSON） |
genResult | text | NULL | AI 或后端生成的結果數據 |
status | varchar(128) | NOT NULL DEFAULT 'wait' | 任務狀態： |
execMessage | text | NULL | 執行日志或錯誤信息 |
createTime | datetime | NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP | 記錄創建時間 |
updateTime | datetime | NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP | 最后更新時間 |
isDelete | tinyint | NOT NULL DEFAULT 0 | 軟刪除標志： |
| 表注釋 | collate = utf8mb4_unicode_ci | 支持 4 字節 UTF-8 |
三、建議 & 說明
外鍵約束
建議在?
chat.userId?上增加外鍵：alter table chatadd constraint fk_chat_userforeign key(userId) references user(id);
唯一索引
如果?
userAccount?需要唯一，改成?unique key。
狀態字段
status?建議改為?enum('wait','running','succeed','failed')，以節省存儲并保證值域。
分表 / 分庫
若?
chat?表數據量巨大，可考慮按時間或用戶分表。
軟刪除
isDelete?字段已支持軟刪除，查詢時請加?where isDelete=0。
字符集
utf8mb4_unicode_ci?可存儲 Emoji 等 4 字節字符，適合昵稱、頭像 URL 等。
mongo，cassandra，elasticsearch，redis，clickhouse，mysql，postgresql集群，擴展，多節點分布
1. MongoDB
復制集（Replica Set）
一主多從（Primary／Secondary），自動故障切換。
從節點可做讀分擔讀流量。
分片集群（Sharded Cluster）
數據依據 shard key 切分到多個分片（Shard）；每個分片內部為復制集。
Config Servers?存儲元數據；Mongos?負責路由查詢。
擴展
增加分片實現水平擴展；增添 Secondary 提升讀可用。
Online Resharding（4.4+）支持在線調整分片鍵。
部署建議：至少 3 個 Config Server，偶數分片時用仲裁節點避免 split-brain。
2. Cassandra
對等節點（Peer-to-Peer）
每個節點都相同，無主從。
基于?Gossip 協議?交換拓撲，一致性哈希環?分配數據。
復制因子（RF） & 一致性級別
RF 控制每條數據復制到多少節點；讀寫可配置 ONE/QUORUM/ALL 等。
擴展
橫向自動擴容：加入新節點，數據自動重分布（Rebalancing）。
部署建議：跨機房多機架部署，保證 RF 的多可用區冗余。
3. Elasticsearch
節點類型：Master、Data、Ingest、Coordinating（Client）
索引與分片
每個索引可設置 N 個 Primary Shard + M 個 Replica Shard。
Primary/Replica 分布在不同 Data 節點。
集群協調
Master 負責元數據管理；Coordinating 節點負責聚合請求。
擴展
增加 Data 節點后，可通過?
cluster.routing.allocation?平衡分片。增加 Master 候選節點增強穩定性（奇數個，>=3）。
部署建議：Master 節點隔離，Client 節點對外負載均衡。
4. Redis
主從復制 + 哨兵（Sentinel）
一主多從，Sentinel 監控故障并自動 failover。
集群模式（Cluster）
數據分為 16384 個槽（hash slots），分布到不同主節點；每個主節點可有從節點。
客戶端自動感知重定向（MOVED、ASK）。
擴展
增加主節點提升寫吞吐；增加從節點提升讀吞吐。
部署建議：至少 3 個 Sentinel，保證 Quorum；Cluster 模式至少 3 主 3 從。
5. ClickHouse
Shard + Replica
每個表在多個分片（Shard）上水平分區；每個分片可有多個副本（Replica）。
Table Engines
ReplicatedMergeTree?系列支持復制和副本間自動同步。
擴展
增加分片：編輯集群配置文件，重新部署新分片節點并重平衡。
部署建議：使用 ZooKeeper 管理分布式元數據、跨機房部署副本。
6. MySQL
主從復制（Replication）
一主多從，基于 binlog。讀寫分離提升讀性能。
組復制 / InnoDB Cluster
Group Replication 實現多主（Multi-Primary）或單主模式，自動仲裁。
分庫分表
Sharding Proxy（如 ShardingSphere）、Vitess、ProxySQL 等中間件支持水平拆分。
擴展
增加只讀從實例；使用 Proxy 做負載均衡；使用分片中間件做寫擴展。
部署建議：異地多機房部署 GTID 復制，結合 ProxySQL 做讀寫分離。
主從復制（Streaming Replication）
物理或邏輯復制；熱備從庫用于故障切換或讀擴展。
Patroni / Pgpool-II / PgBouncer
Patroni + Etcd/ZooKeeper 管理高可用；Pgpool-II 做負載均衡和故障切換；PgBouncer 做連接池。
分布式擴展
Citus 擴展：將表分布到 worker 節點，實現分片和并行查詢。
擴展
增加從節點做讀擴展；使用 Citus 或 Citus Cloud 做寫擴展。
部署建議：至少 3 個 Etcd/Consul 實例+3 個 Patroni 主體節點，保證高可用。
通用最佳實踐
奇數節點：無論是仲裁節點還是選主節點，保持奇數個以達成多數派。
跨機架/機房部署：避免單點故障，保證副本分布在不同物理位置。
監控與告警：部署 Prometheus + Grafana 或 ELK、Graylog 等監控各節點健康與性能。
備份與恢復：定期全量備份（快照）+增量備份，確保可快速恢復。
自動化運維：使用 Ansible、Terraform、Kubernetes Operators（如 MongoDB Operator、Etcd Operator）等工具管理集群生命周期。
http://localhost:8108/api/doc.html#/home
1???
@Target(ElementType.METHOD)意思：這個注解只能加在“方法”上。
舉例：
@AuthCheck(mustRole =?"admin") public void?deleteUser() { ... }? 可以用在方法上
? 不可以用在類、字段、構造器等位置
2???
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)意思：這個注解在程序運行的時候依然“存在”，并可以通過反射讀取它的內容。
說明：你可以在運行時動態讀取?
mustRole?的值，來做權限校驗。
3???
public @interface AuthCheck { ... }定義一個叫?
AuthCheck?的注解。你就可以像使用?@Override?那樣使用它。
4???
String mustRole() default ""這是一個?注解的參數，叫?
mustRole，類型是?String，表示“必須的角色”。default ""?表示默認值是空字符串。舉例：
@AuthCheck(mustRole =?"admin") ?// 必須是 admin 角色 @AuthCheck() ?// 不傳參數，相當于默認空字符串
📌 使用場景示例（配合 AOP 做權限控制）
比如你定義了以下方法：
@AuthCheck(mustRole =?"admin") public void?deleteUserAccount() {// 刪除賬號邏輯 }你可以在后臺通過 AOP 切面讀取這個注解的值，判斷當前登錄用戶是否是?
admin，否則拒絕執行這個方法。🔹?
@Aspect?+?@Component@Aspect @Component@Aspect：標識這是一個?切面類，Spring AOP 會識別它。@Component：讓這個類變成 Spring 管理的 Bean，才能自動注入和工作。
🔹 攔截邏輯的主函數
@Around("@annotation(authCheck)")@Around：表示“環繞通知”，就是在目標方法執行?之前和之后都能插手干預。@annotation(authCheck)：只攔截打了?@AuthCheck?注解的方法。authCheck?就是注解的實例。
🔹 獲取注解中的角色要求
String mustRole = authCheck.mustRole();如果你寫的是：
@AuthCheck(mustRole =?"admin")那?
mustRole?就是?"admin"。🔹 獲取當前請求與用戶
HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) requestAttributes).getRequest(); User loginUser = userService.getLoginUser(request);拿到當前請求對象，然后調用?
userService?拿出登錄用戶。@Component：把這個類交給 Spring 管理，后續可以自動注入使用。BiMessageProducer：就是“發送消息的人”。
假設你在一個點餐系統中：
用戶點單后，你需要把這個訂單數據發到“廚房系統”；
那么你可以：
biMessageProducer.sendMessage("訂單：奶茶1杯");然后 RabbitMQ 就會“幫你傳話”，把這條消息送給對應的消費者。
注入兩個服務類：
AiManager：調用 AI 分析圖表。ChartService：查和更新圖表信息。
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = BiMqConstant.BI_QUEUE_NAME),exchange = @Exchange(name = BiMqConstant.BI_EXCHANGE_NAME,?type?= ExchangeTypes.DIRECT),key = BiMqConstant.BI_ROUTING_KEY),ackMode =?"MANUAL" )監聽器的配置，告訴 RabbitMQ：
哪個隊列（
BI_QUEUE_NAME）；哪個交換機（
BI_EXCHANGE_NAME）；用什么路由鍵（
BI_ROUTING_KEY）；
ackMode = "MANUAL"?表示：消息手動確認，不確認就不會從隊列移除。
📨 方法參數說明（很關鍵）
private void receiveMessage(String message, Channel channel, @Header(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG) long deliveryTag)message：收到的消息內容（這里是圖表 ID 的字符串）。channel：RabbitMQ 通信通道，用于確認/拒絕消息。deliveryTag：消息唯一編號，確認時要用。
/*** 分析目標*/ private String goal;/*** 圖表類型*/ private String chartType;/*** 圖表數據*/ private String chartData;🧠 拼接 AI
StringBuffer userInput = new StringBuffer(); userInput.append("你是一個數據分析師...").append("分析目標:").append(chart.getGoal())...把 chart 里的信息拼成 AI 要求的輸入格式：
分析目標
圖表類型（如柱狀圖）
原始數據（CSV 格式）
🧠 調用 AI，生成結果
String result = aiManager.doChat(userInput.toString()); String[] splits = result.split("【【【【【");? 確認消息處理成功
channel.basicAck(deliveryTag,?false);RabbitMQ 要求你手動告訴它“這條消息處理完了”，否則它會反復發。
一個流水線機器人：
等待 RabbitMQ 叫它干活；
拿到圖表 ID；
去數據庫拿詳細信息；
拼成 AI 能看懂的輸入；
讓 AI 輸出圖表代碼和結論；
寫回數據庫；
告訴 RabbitMQ：我干完了！
public enum ErrorCode {// ========== 成功 ==========SUCCESS(0,?"成功",?"操作成功"),// ========== 參數錯誤 ==========PARAMS_ERROR(40000,?"請求參數錯誤",?"請求參數不符合預期"),VALIDATION_ERROR(40001,?"參數校驗失敗",?"字段格式或約束錯誤"),// ========== 認證 & 授權 ==========NOT_LOGIN_ERROR(40100,?"未登錄",?"用戶未登錄，請先登錄"),NO_AUTH_ERROR(40101,?"無權限",?"當前用戶無訪問權限"),// ========== 資源訪問錯誤 ==========FORBIDDEN_ERROR(40300,?"禁止訪問",?"服務器理解請求但拒絕執行"),NOT_FOUND_ERROR(40400,?"資源不存在",?"請求的數據或頁面不存在"),// ========== 系統錯誤 ==========SYSTEM_ERROR(50000,?"系統錯誤",?"服務器內部發生錯誤，請聯系管理員"),OPERATION_ERROR(50001,?"操作失敗",?"請求的操作未成功執行"),SERVICE_UNAVAILABLE(50300,?"服務不可用",?"系統維護中，請稍后再試"),// ========== 頻率限制 ==========TOO_MANY_REQUEST(42900,?"請求頻繁",?"請求過于頻繁，請稍后重試"),// ========== 業務邏輯錯誤 ==========DUPLICATE_OPERATION(60001,?"重復操作",?"請勿重復提交"),DATA_CONFLICT(60002,?"數據沖突",?"存在重復或沖突的數據"),DATA_NOT_READY(60003,?"數據未就緒",?"請稍后重試，數據正在處理中");private final int code;private final String message;private final String description;ErrorCode(int code, String message, String description) {this.code = code;this.message = message;this.description = description;}public int?getCode() {return?code;}public String?getMessage() {return?message;}public String?getDescription() {return?description;} }CORS 跨域配置類，用于讓前端頁面可以訪問后端接口，即使它們的域名或端口不同。
? 什么是 CORS？
CORS 全稱是?Cross-Origin Resource Sharing（跨域資源共享）?。
默認情況下，瀏覽器不允許前端去請求一個不同域名/端口/協議的接口，需要配置后端允許“跨域訪問”。比如：
前端在?
http://localhost:3000后端在?
http://localhost:8080
👉 這就叫“跨域”@Configuration：告訴 Spring 這是一個配置類（類似全局設置）。WebMvcConfigurer：這是 Spring Web 的一個接口，你可以用它來自定義 Web 行為（比如 CORS、靜態資源、攔截器等）。
.allowCredentials(true) 允許前端攜帶 Cookie、token 等憑證。
?? 注意：如果允許攜帶 Cookie，就不能用 allowedOrigins("")，要用 allowedOriginPatterns("")。
@Configuration：這個類是一個?配置類，會被 Spring 自動加載。@MapperScan("com.sss.bibackend.mapper")：告訴 MyBatis 去掃描你指定的包下的?
Mapper?接口（也叫 DAO 層）。例如你有一個接口?
UserMapper?放在?com.sss.bibackend.mapper?里，這里就會自動注冊它。
📌 Bonus：分頁查詢怎么用？
你寫完這個配置后，可以這樣分頁查詢：
Page<User> page = new Page<>(1, 5); // 第1頁，每頁5條 Page<User> resultPage = userMapper.selectPage(page, null); List<User> records = resultPage.getRecords(); // 查到的數據 long total = resultPage.getTotal(); ? ? ? ? ? // 總條數我們有一個?
User?表，字段如下：id：主鍵username：用戶名email：郵箱age：年齡
1?? 數據庫建表語句（MySQL）
CREATE TABLE user (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,username VARCHAR(50),email VARCHAR(100),age INT );2?? 實體類?
User.java@Data @TableName("user") public class User {private Long id;private String username;private String email;private Integer age; }3?? Mapper 接口?
UserMapper.javapublic interface UserMapper extends BaseMapper<User> {// 無需添加任何代碼，MyBatis-Plus 會自動實現分頁功能 }4?? Service 示例?
UserService.javapublic interface UserService extends IService<User> {Page<User> searchUsers(String username, Integer minAge, int current, int size); }實現類?
UserServiceImpl.java@Service public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {@Overridepublic Page<User> searchUsers(String username, Integer minAge, int current, int size) {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();// 如果用戶名不為空，模糊查詢if?(StringUtils.isNotBlank(username)) {queryWrapper.like("username", username);}// 如果設置了最小年齡，做大于等于篩選if?(minAge != null) {queryWrapper.ge("age", minAge);}Page<User> page = new Page<>(current, size);return?this.page(page, queryWrapper); // 調用 MyBatis-Plus 分頁查詢} }5?? Controller 示例?
UserController.java@RestController @RequestMapping("/user") public class UserController {@Resourceprivate UserService userService;@GetMapping("/search")public Page<User> searchUsers(@RequestParam(required =?false) String username,@RequestParam(required =?false) Integer minAge,@RequestParam(defaultValue =?"1") int page,@RequestParam(defaultValue =?"10") int size) {return?userService.searchUsers(username, minAge, page, size);} }@Configuration：告訴 Spring Boot 這是一個配置類，要自動加載。@ConfigurationProperties(prefix = "threadpool")：表示你可以在配置文件（如?
application.yml）里寫?threadpool.xxx?的配置，自動綁定到這個類的字段上。
@Data：Lombok 提供的注解，自動生成 getter/setter、toString 等。@Bean：把這個線程池交給 Spring 管理，以后可以通過注入?@Autowired?來使用它。Runnable r：每個要執行的任務（也可以看成一個函數）。
newThread(r)?：線程池內部需要新線程時就會調用這個方法。
設置線程名字為：
線程1、線程2……，方便日志調試。
🚀 創建線程池本體
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 核心線程數maximumPoolSize, ? ? ? ? ? ? ? ? // 最大線程數keepAliveTime, ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 非核心線程的存活時間TimeUnit.MILLISECONDS, ? ? ? ? ?// 時間單位new ArrayBlockingQueue<>(4), ? ?// 隊列容量 4 的阻塞隊列threadFactory ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 上面自定義的線程工廠 );線程池怎么工作的？
核心線程數（比如 2）：一直保留，即使空閑；
最大線程數（比如 4）：超過核心線程后再用，任務多了就擴容；
隊列（大小為 4）：任務先進入隊列排隊；
自定義線程工廠：創建線程時用你定義的名字；
超出容量（線程 + 隊列都滿）時會報錯（默認策略是?
AbortPolicy）。
使用線程池的方法（舉個例子）
@Autowired private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;public void?doSomethingAsync() {threadPoolExecutor.execute(() -> {// 異步任務代碼System.out.println("當前線程："?+ Thread.currentThread().getName());}); }public class BusinessException extends RuntimeException
這個類繼承了 RuntimeException，說明它是一個運行時異常。
使用起來很方便，可以不寫 try...catch 也能拋出。
同一個用戶每秒最多請求 2 次
🧩 注入 Redisson 客戶端
@Resource private RedissonClient redissonClient;RedissonClient?是操作 Redis 的 Java 客戶端，功能強大，支持分布式鎖、限流器等；這里我們用的是它的限流器（RateLimiter）功能。
🧱 創建限流器
RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key); rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 2, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);getRateLimiter(key)：從 Redis 中拿一個名為?key?的限流器，如果不存在就創建；trySetRate(...)：RateType.OVERALL：總的限流（所有客戶端共享這個限制）；2：允許每個周期（1 秒）最多執行 2 次；RateIntervalUnit.SECONDS：單位是秒。
?? 翻譯成人話就是：
“我允許這個 key（比如 user:123）每秒最多只能干 2 次，再多就不行。”
你在 Controller 或 Service 中這樣使用：
redisLimiterManager.doRateLimit("user:"?+ userId); // 如果沒拋異常，就可以執行后續邏輯Redisson 限流 + 接口注解限流
🧱 最終實現效果：
@RateLimit(key =?"user:limit", permitsPerSecond = 2, time = 1, unit = TimeUnit.SECONDS) @GetMapping("/test") public String?test() {return?"請求成功！"; }請求超過每秒 2 次 → 自動拋出限流異常！
星火大模型（Spark）發送用戶消息
sparkRequest：后面會構建這個對象，封裝用戶要發給 AI 的內容；sparkClient：客戶端對象，用來發起請求給大模型。
構建對話內容
List<SparkMessage> messages = new ArrayList<>(); messages.add(SparkMessage.systemContent("你是一個數據分析師...")); messages.add(SparkMessage.userContent(message));創建對話消息列表：
第一條是系統設定（告訴 AI 它扮演誰）；
第二條是用戶真正輸入的分析目標+數據。
數據萬象文本審核調用騰訊云 COS（對象存儲）進行文檔內容合規檢測
把用戶上傳的文件上傳到騰訊云 COS，然后調用內容審核接口判斷該文件是否包含違規內容（如暴力、涉黃等），如果違規就拋出異常。
📁 獲取文件流并上傳到 COS
inputStream = multipartFile.getInputStream(); ObjectMetadata objectMetadata = new ObjectMetadata(); String bucketName =?"bi-1324629091"; String key =?"folder/"?+ multipartFile.getOriginalFilename(); PutObjectRequest putObjectRequest = new PutObjectRequest(bucketName, key, inputStream, objectMetadata); PutObjectResult putObjectResult = cosClient.putObject(putObjectRequest);將?
MultipartFile?轉成?InputStream；構造上傳請求?
PutObjectRequest；key?是文件路徑 + 名稱；上傳文件到 COS（騰訊云對象存儲）。
用戶上傳文件 → 上傳到騰訊 COS → 發起內容審核 → 等待審核結果 → 如果不合格就拋異常，阻止后續邏輯執行。
